LRU：least recently used，最近最少使用算法。它的使用場景是：在有限的空間中存儲對象時，當空間滿時，會按一定的原則刪除原有的對象，常用的原則（算法）有LRU，FIFO，LFU等。在計算機的Cache硬件，以及主存到虛擬內存的頁面置換，還有Redis緩存系統中都用到了該算法。我在一次面試和一個筆試時，也遇到過這個問題。
LRU的算法是比較簡單的，當對key進行訪問時（一般有查詢，更新，增加，在get()和set()兩個方法中實現即可）時，將該key放到隊列的最前端（或最后端）就行了，這樣就實現了對key按其最后一次訪問的時間降序（或升序）排列，當向空間中增加新對象時，如果空間滿了，刪除隊尾（或隊首）的對象。
在Python中，可以使用collections.OrderedDict很方便的實現LRU算法，當然，如果你想不到用OrderedDict，那可以用dict+list來實現。本文主要參考了LRU CACHE IN PYTHON，寫的非常好，既實現了功能，又簡潔易讀。方法一的代碼與參考文章基本相同，方法二是我自己想出來的，比較繁瑣一些，其實OrderedDict本身也是類似的這種機制來實現的有序。
不過，下面的實現是有問題的，這個cache的key:value鍵值對中，value只能是不可變類型。因為，如果value是可變類型，那對于同一個key，所有調用get(key)方法返回的value都是指向同一個可變對象的，當修改其中一個value時，那所有的value都會被修改了，即使你沒有調用set()方法也會這樣。這是我們不希望看到的。解決方法我想到了兩種，一是可變對象序列化后再存儲，即將可變對象轉為不可變對象；二是仍存儲可變對象，但get()時，返回一個深拷貝，這樣每個get()調用返回的對象就不會相互影響了。推薦第一種方法。另外，對于key，推薦使用str/unicode類型。
當并發時，還會存在一個問題，因為這涉及到對公共資源的寫操作，所以必須要對set()加鎖。其實，在并發情況下，所有對公共資源的寫操作都要加鎖。如果不存在并發的情況，只有單線程，那可以不加鎖。
方法一：用OrderedDict實現（推薦）
from collections import OrderedDict
?
?
class LRUCache(OrderedDict):
??? '''不能存儲可變類型對象，不能并發訪問set()'''
??? def __init__(self,capacity):
??????? self.capacity = capacity
??????? self.cache = OrderedDict()
????
??? def get(self,key):
??????? if self.cache.has_key(key):
??????????? value = self.cache.pop(key)
??????????? self.cache[key] = value
??????? else:
??????????? value = None
????????
??????? return value
????
??? def set(self,key,value):
??????? if self.cache.has_key(key):
??????????? value = self.cache.pop(key)
??????????? self.cache[key] = value
??????? else:
??????????? if len(self.cache) == self.capacity:
??????????????? self.cache.popitem(last = False)??? #pop出第一個item
??????????????? self.cache[key] = value
??????????? else:
??????????????? self.cache[key] = value
測試代碼如下
c = LRUCache(5)
?
for i in range(5,10):
??? c.set(i,10*i)
?
?
print c.cache, c.cache.keys()
?
c.get(5)
c.get(7)
?
print c.cache, c.cache.keys()
?
c.set(10,100)
print c.cache, c.cache.keys()
?
c.set(9,44)
print c.cache, c.cache.keys()
輸出如下
OrderedDict([(5, 50), (6, 60), (7, 70), (8, 80), (9, 90)])???? [5, 6, 7, 8, 9]
OrderedDict([(6, 60), (8, 80), (9, 90), (5, 50), (7, 70)])???? [6, 8, 9, 5, 7]
OrderedDict([(8, 80), (9, 90), (5, 50), (7, 70), (10, 100)])?? [8, 9, 5, 7, 10]
OrderedDict([(8, 80), (5, 50), (7, 70), (10, 100), (9, 90)])?? [8, 5, 7, 10, 9]
方法二：用dict+list實現（不推薦）
class LRUCache(object):
??? '''不能存儲可變類型對象，不能并發訪問set()'''
?
??? def __init__(self,capacity):
??????? self.l = []
??????? self.d = {}
??????? self.capacity = capacity
?????????
??? def get(self,key):
??????? if self.d.has_key(key):
??????????? value = self.d[key]
??????????? self.l.remove(key)
??????????? self.l.insert(0,key)
??????? else:
??????????? value = None
?????????
??????? return value
?????
??? def set(self,key,value):
??????? if self.d.has_key(key):
??????????? self.l.remove(key)
??????? elif len(self.d) == self.capacity:
??????????????? oldest_key = self.l.pop()
??????????????? self.d.pop(oldest_key)
?????????????????
??????? self.d[key] = value
??????? self.l.insert(0, key)
測試代碼如下
c = LRUCache(5)
?
for i in range(5,10):
??? c.set(i,10*i)
?
?
print c.d,c.l
?
c.get(5)
c.get(7)
?
print c.d,c.l
?
c.set(10,100)
print c.d,c.l
?
c.set(9,44)
print c.d,c.l
輸出為
{8: 80, 9: 90, 5: 50, 6: 60, 7: 70}?? [9, 8, 7, 6, 5]
{8: 80, 9: 90, 5: 50, 6: 60, 7: 70}?? [7, 5, 9, 8, 6]
{5: 50, 7: 70, 8: 80, 9: 90, 10: 100} [10, 7, 5, 9, 8]
{5: 50, 7: 70, 8: 80, 9: 44, 10: 100} [9, 10, 7, 5, 8]
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